آموزش پیاده سازی بازی مار در پایتون با یادگیری تقویتی عمیق

برای دسترسی به نسخه کامل‌تر آموزش پیاده سازی بازی مار در پایتون با یادگیری تقویتی عمیق و دانلود فایلهای همراه آموزش روی لینک زیر کلیک کنید. زمان‌بندی ویدئو: <a href=' '>0:00:00</a> درس 1: مقدمه <a href=' '>0:14:15</a> درس 2: آشنایی با محیط بازی <a href=' '>0:19:59</a> درس 3: پیاده‌سازی محیط بازی <a href=' '>0:35:55</a> درس 4: آشنایی با یادگیری عمیق Q یادگیری تقویتی عمیق چیست؟ یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)، یکی از روش‌های یادگیری ماشینی است که به کمک آن، عامل (Agent) می‌تواند به صورت خودکار و با استفاده از تجربه، تصمیم‌گیری‌هایی در محیطی پویا اتخاذ کند. در این روش، عامل با یادگیری از تجربه‌هایش، کارهایی که توسط آن، بیشترین پاداش (Reward) را به دست می‌‌آورد؛ یاد می‌گیرد و در نتیجه عملکرد خود را بهبود می‌بخشد. اهمیت یادگیری پیاده‌سازی بازی مار در پایتون با تکنیک‌های یادگیری تقویتی عمیق چیست؟ یادگیری پیاده‌سازی بازی مار در پایتون با تکنیک‌های یادگیری تقویتی عمیق، یکی از مثال‌های کاربردی و مفید یادگیری تقویتی عمیق است. با استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق، مانند